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公开(公告)号：CN112257926B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202011137948.3
申请日：2020-10-22
Applicant: 华北电力大学 , 国家电网有限公司 , 北京电力交易中心有限公司 , 国网湖南省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于分区电价的能量块电力交易系统和出清方法，包括参数配置模块、数据输入模块、交易出清模块和数据输出模块；所述参数配置模块：用于配置能量块电力交易系统和出清方法所需的各种参数；所述数据输入模块：用于输入不同市场主体、不同时段、不同能量块的申报负荷和申报价格；所述交易出清模块：用于根据数据输入模块输入、处理后的申报数据，进行能量块电力交易出清，计算得到不同分区、不同时段的结算价格以及中标负荷；所述数据输出模块：用于输出不同分区、不同时段的结算价格。本发明能够使电力交易的出清结果更加符合各个市场主体的发用电技术特征和电力交易需求，市场主体的发用电曲线与结算价格更加合理。
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公开(公告)号：CN117911067A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311801447.4
申请日：2023-12-25
Applicant: 中国三峡新能源(集团)股份有限公司 , 华北电力大学
Inventor： 吕东 , 张显 , 张楠 , 董晓亮 , 汪渊 , 何俐 , 刘敦楠 , 刘与之 , 杨文婧 , 张新城 , 陈梦娇 , 常新 , 冯恒 , 孙鸿雁 , 李鑫 , 朱皇儒 , 吕国良 , 金文昊 , 崔倩 , 韩文
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种自适应模型组合的电力市场价格预测方法及系统，包括以下步骤：首先构建特征向量，通过调整余弦相似度，分别计算预测日和最近n个历史日特征向量的相似程度，搜索历史相似日，形成预测日的参考数据集；根据预测日的参考数据集，利用数理模型对预测日的电力市场价格进行第一预测；根据电力市场的边界条件数据，利用机理模型对预测日的电力市场价格进行第二预测；自适应组合预测价格，根据预测日的参考数据集，计算数理模型预测价格和机理模型预测价格的组合权重，形成预测日的电力市场价格预测结果。本发明，实现市场价格的智能预测，提高价格预测的准确度。
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公开(公告)号：CN117689444A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311715648.2
申请日：2023-12-13
Applicant: 华北电力大学 , 北京电力交易中心有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/951 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，公开了一种面向中小型用户的标准零售套餐比价方法，包括S1、通过网络爬虫实时收集多家零售商的套餐信息；S2、对所收集的套餐信息进行智能分类和标签化；S3、根据用户历史偏好和行为模式，个性化推荐适合用户的套餐选择；S4、进行套餐成本预估；S5、综合考虑商品品质、售后服务因素，为用户提供综合评估指标。传统的零售比价方法需要消费者自行搜索、浏览和比较多个零售商的套餐信息，耗费时间和精力。而本发明利用网络爬虫技术实时收集和处理多个零售商的套餐信息，通过智能分类和标签化，快速提供全面的套餐信息，大大提高了比价效率，并通过智能分类和标签化对其进行处理，帮助消费者做出更全面的决策。
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公开(公告)号：CN116561182B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310826015.2
申请日：2023-07-07
Applicant: 华北电力大学 , 北京电力交易中心有限公司 , 国网数字科技控股有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/27 , G06F21/64 , G06F16/22
Abstract: 本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的电力数据存储方法及系统。该方法包括以下步骤：通过电力设备或传感器采集电力数据，包括电能消耗数据、电压数据以及电流数据；根据电力数据以及对应的位置数据，生成电力位置加密方式，并利用电力位置加密方式对采集到的电力数据进行加密处理，从而生成加密后的电力数据；获取历史电力数据，基于区块链技术生成电力数据分布式区块链，以将历史电力数据发送至电力数据分布式区块链；将加密后的电力数据存储到区块链中，从而获取当前的电力数据分布式区块链。本发明通过区块链的共识机制和数据一致性验证，可以追溯和验证存储在区块链上的电力数据的完整性和真实性。
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公开(公告)号：CN116454989A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310317633.4
申请日：2023-03-29
Applicant: 北京电力交易中心有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及基于源荷互动的新能源参与中长期分时段交易的方法，包括如下步骤：确定合作博弈的参与方，建立合作博弈模型，并获取模型目标函数；其中，所述合作博弈的参与方包括新能源厂商和可调负荷用户；目标函数为新能源厂商与可调负荷用户的合作收益最大化，所述合作收益最大化通过合作剩余价值、个体参与的剩余价值来进行评价；确定合作博弈模型的物理场景约束；确定可调负荷用户与新能源厂商的效益分配策略；对所述合作博弈模型进行求解，得到新能源厂商的分时段出力计划与可调负荷用户的分时段用电计划；本发明通过合作博弈模型充分利用可调负荷的负荷调节能力消纳新能源，并满足聚合可调负荷的成本控制需求，实现低碳节能生产。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119168686A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411324933.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 华北电力大学 , 北京电力交易中心有限公司 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/27 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了一种考虑电碳实时耦合交易的电价预测方法及系统，属于电价预测领域，包括以下步骤：S1、实时监控和记录各节点的电力消耗，并将电力消耗数据存储在中央数据库中；S2、根据步骤S1所述的电力消耗数据，使用预设的碳排放系数计算各节点的碳排放量，并追踪碳排放流；S3、基于步骤S1所述的实时监控电力消耗数据和步骤S2所述的追踪的碳排放流数据，计算每个节点在特定时间段内的用电碳排放强度；S4、基于收集的市场上碳配额价格数据，结合节点的实时用电碳排放强度，计算每个单位用电对应的碳价格，得到动态用电碳价；S5、实时收集电力市场交易数据和各节点的用电需求，将基础电价和动态用电碳价嵌入电价预测模型中，计算耦合后的实时电价。本发明采用上述考虑电碳实时耦合交易的电价预测方法及系统，能够反映碳排放成本对电力价格的影响，以及为电力用户和市场参与者提供更准确的价格信号，优化电力交易决策和碳排放管理。
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公开(公告)号：CN116578544A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310820798.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 华北电力大学 , 北京电力交易中心有限公司 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的电力数据共享方法。该方法包括以下步骤：获取电力数据共享角色合约行为数据，并根据电力数据共享角色合约行为数据构建电力数据共享智能合约；根据电力数据共享智能合约构建电力数据共享区块链；获取电力共享数据，并对电力共享数据进行共享分配，从而获得第一电力共享分配数据；根据电力数据共享角色合约行为数据获取电力共享角色数据，并对电力共享角色数据进行电力共享角色需求特征提取以及电力共享角色能耗特征提取，从而获得电力共享角色需求特征数据以及电力共享角色能耗特征数据。本发明通过使用区块链技术，电力数据共享过程变得透明且安全，减少了数据篡改和欺诈的可能性。
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公开(公告)号：CN119313226A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411844551.6
申请日：2024-12-16
Applicant: 华北电力大学 , 北京电力交易中心有限公司 , 国网数字科技控股有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的碳排放评价系统，涉及宠物投保管理技术领域，包括：数据处理模块，所述数据处理模块用于收集实时交通数据，并且输出实时碳排放评价，微观行为预测模块，所述微观行为预测模块用于根据所述数据处理模块的数据分析个体出行模式；交互分析模块，所述交互分析模块用于整合所述数据处理模块收集的数据；规划模块；可以增加碳排放评估的精确度，反映当前交通状况和个体行为的实时变化，结合微观行为预测和多因素交互分析，系统能够预测交通行为变化及其对碳排放的潜在影响，为城市规划和政策制定提供科学依据，系统提供的实时监测和预测结果可以帮助交通管理者优化交通流量。
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公开(公告)号：CN118628154A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411052456.2
申请日：2024-08-02
Applicant: 中国三峡新能源(集团)股份有限公司 , 华北电力大学
Inventor： 吕东 , 张显 , 张楠 , 董晓亮 , 汪渊 , 何俐 , 刘敦楠 , 刘与之 , 杨文婧 , 张新城 , 陈梦娇 , 常新 , 冯恒 , 孙鸿雁 , 李鑫 , 朱皇儒 , 吕国良 , 金文昊 , 崔倩 , 韩文
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/02
Abstract: 本申请涉及一种基于信息熵的组合模型电价预测方法及系统，包括：收集历史月份电价和电价影响因素数据，运用神经网络模型和时间序列模型预测历史近期电价，根据历史近期电价计算绝对误差，根据绝对误差计算两种模型的稳定性和准确性加权系数，得到最终加权系数，通过两种模型分别预测目标预测月的电价，并根据两个模型的最终加权系数得出最终预测电价。本申请基于信息熵通过两个模型的组合使用完成中长期电价预测，过程中考虑到影响电价的多种因素，综合多种预测模型的优点，预测结果更准确，对长周期电力市场的变化适应性较强。
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公开(公告)号：CN117911221A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410087872.X
申请日：2024-01-22
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于合同路径的碳足迹追踪方法及系统，属于间接碳排放计算领域，包括以下步骤：S1、并采集确定管控范围内的碳源数据；S2、基于合同路径输入电力交易合同数据；S3、碳源分类；S4、对进入碳足迹追踪范围的碳源进行电力交易合同分解；S5、确定管控范围内的碳排放因子；S6、计算碳足迹；S7、根据不同用能主体的碳足迹计算结果，获得区域碳足迹实时追踪结果。本发明采用上述基于合同路径的碳足迹追踪方法及系统，结合电力系统碳流向特点进行数据分析与碳排放管控，为区域内各用能主体提供实时且持续的相关数据，从而可高效实现碳足迹计算数据计算和追踪，提升园区的碳资产管理信息化水平。
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